Asyncdriver-Tensorrt 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

Asyncdriver-Tensorrt 是一个开源项目，旨在实现用于自动驾驶的异步大规模语言模型增强规划器。该项目基于深度学习技术，通过结合大规模语言模型与实时规划器，提升自动驾驶系统的决策能力。项目基于MIT许可证开源，允许用户自由使用、修改和分发。

项目的核心功能

• 异步推理：项目整合了大规模语言模型与实时规划器，通过异步推理机制，优化了决策过程中的时间效率。
• 模型转换：支持将训练好的模型转换为ONNX格式，并进一步转换为TensorRT引擎，以提升在硬件上的推理性能。
• 多种场景测试：提供了多种不同的测试场景，用于评估模型在不同条件下的性能。

项目使用了哪些框架或库？

该项目使用了以下主要框架和库：

• PyTorch：用于模型的训练和推理。
• ONNX：开放神经网络交换格式，用于模型的转换和部署。
• TensorRT：NVIDIA的推理引擎，用于优化模型在GPU上的推理性能。
• OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下：

AsyncDriver/
├── data_generation/
├── gameformer/
├── llama2/
├── nuplan/
├── nuplan_garage/
├── onnx_to_tensorrt/
├── train_script/
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── env_arm.sh
├── environment.yml
├── environment_all.yaml
├── export_onnx.py
├── onnx_to_trt.sh
├── requirements.txt
├── requirements_asyncdriver.txt
├── requirements_torch.txt

• data_generation/：数据生成相关的脚本和代码。
• gameformer/：游戏模拟器相关的代码。
• llama2/：LLaMA模型的代码。
• nuplan/和nuplan_garage/：NuPlan数据集相关的处理代码。
• onnx_to_tensorrt/：将ONNX模型转换为TensorRT引擎的代码。
• train_script/：训练和推理相关的脚本。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 模型优化：可以进一步优化现有模型，提高其在不同场景下的适应性。
2. 推理引擎集成：集成更多类型的推理引擎，例如Intel的OpenVINO，以支持更多硬件平台。
3. 多模态数据融合：将其他类型的数据（如雷达、激光雷达数据）融入模型，提升感知能力。
4. 用户界面开发：开发图形用户界面，以提供更友好的操作体验。
5. 实时性能提升：优化模型和代码，以实现更快的推理速度和更低的延迟。